JMP® Pro
Software de análisis predictivo para científicos e ingenieros
Toda la potencia. Ninguna complejidad.
Amplíe el valor de JMP para resolver problemas analíticos mayores y más desafiantes con las últimas técnicas de ciencia de datos, incluidos el modelado predictivo y el aprendizaje automático.
Crear mejores modelos
Sin las herramientas de análisis predictivo adecuadas, se hace mucho más difícil la creación de un modelo para predecir lo que sucederá con nuevos clientes, nuevos procesos o nuevos riesgos. JMP Pro ofrece un rico conjunto de algoritmos que le permite crear mejores modelos.
Mejorar sus modelos predictivos para tomar mejores decisiones
Mejore la potencia de sus modelos predictivos con diversos tipos de datos, incluidos los datos de texto sin formato que ha recopilado: registros de reparaciones, informes de ingeniería, comentarios de respuestas a encuestas de clientes y mucho más. Utilice JMP Pro para organizar y transformar esos datos en complementos utilizables para sus modelos predictivos, y así poder tomar decisiones de forma más segura.
Examine, ajuste y compare varios modelos con mayor eficacia
El manejo de sus modelos no tiene por qué ser complicado: JMP Pro facilita la búsqueda del mejor ajuste a sus datos con el cribado de modelos. Cree de manera fácil modelos candidatos y, a continuación, perfile, compare y genere código de puntuación en C, Python, JavaScript, SAS o SQL.
Pasar de pocos conocimientos a grandes conocimientos: en eso consisten la ingeniería de diseño y la ingeniería de procesos. Estás transmitiendo conocimientos a la empresa continuamente.
Ted Ellefson, ingeniero principal de I+D Mecánica
Mejore su toma de decisiones con potentes análisis predictivos
Capacidades principales de JMP
Modelos predictivos y validación cruzada
Utilice el conjunto de algoritmos enriquecidos de JMP Pro para crear y validar sus modelos de forma más eficaz.
Cribado y comparación de modelos
Cree una variedad de modelos y determine cuál es el mejor para el problema que intenta resolver.
Almacén de fórmulas y código de puntuación
Organice sus modelos y guarde el código de puntuación del modelo en SAS, C, Python, JavaScript o SQL.
Modelos de ecuaciones estructurales (SEM)
Utilice este marco para ajustar diversos modelos, como el análisis factorial confirmatorio, los modelos de caminos, los modelos de errores de medición y los modelos de curvas de crecimiento latentes.
Modelización moderna
Utilice nuevas técnicas de modelado, como la regresión generalizada con métodos penalizados, para crear mejores modelos, incluso con datos complejos.
Análisis de datos funcional
Cree modelos de datos que sean funciones, señales o series con el explorador de datos funcionales (FDE).
diagrama de bloque de confiabilidad
Arregle fácilmente los puntos débiles de su sistema y esté mejor informado para evitar futuras fallas del sistema.
Simulación de sistemas reparables
Simule los eventos de reparación del sistema para comprender el tiempo de inactividad, el número y el coste de los eventos reparables.
Arreglos de cobertura
Diseñe su experimento para maximizar la probabilidad de encontrar defectos y al mismo tiempo minimizar el costo y el tiempo.
Selección de términos y análisis de opiniones
Utilice sus datos sin estructura para identificar los términos asociados a una respuesta y explorar el sentimiento básico.
Modelos mixtos
Analice datos que involucren tanto tiempo como espacio, en los que se midan múltiples sujetos o se correlacionen grupos de variables.
Modelos uplift
Prediga los segmentos de consumidores con mayor probabilidad de responder favorablemente a una acción, lo que le permitirá tomar decisiones de marketing focalizadas.
Modelos lineales mixtos generalizados (GLMM)
Ajuste de modelos con variables de respuesta no gaussianas y efectos de diseño aleatorios.
Descubra por qué las organizaciones líderes eligen JMP:
JMP® Live
Software de análisis colaborativo para compartir conocimientos de forma segura en toda la empresa
JMP® Clinical
Software de análisis de datos clínicos para garantizar la seguridad y eficacia de los ensayos
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